Stage‐specific drivers of Pacific hake (<scp><i>Merluccius productus</i></scp>) recruitment in the California Current Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding environmental drivers of recruitment variability in marine fishes remains an important challenge in fish ecology and fisheries management. We developed a conceptual life‐history model for Pacific hake ( Merluccius productus ) along the west coast of the United States and Canada to generate stage‐specific and spatiotemporally‐specific hypotheses regarding the oceanographic and biological variables that likely influence their recruitment. Our model included seven life stages from pre‐spawning female conditioning through pelagic juvenile recruitment (age‐0 fish) for the coastal Pacific hake stock. Model‐estimated log recruitment deviations from the 2020 hake assessment were used as the dependent variable, with predictor variables drawn primarily from a regional ocean reanalysis for the California Current Ecosystem. Indices of prey and predator abundance were also included in our analysis, as were predictors of local‐ and basin‐scale climate. Five variables explained 59% of the recruitment variability not accounted for by the stock–recruitment relationship in the hake assessment. Recruitment deviations were negatively correlated with May–September eddy kinetic energy between 34.5° and 42.5°N, the North Pacific Current Bifurcation Index, and Pacific herring ( Clupea pallasii ) biomass during the spawner preconditioning stage, alongshore transport during the yolk‐sac larval stage, and the number of days between storm events during the first‐feeding larval stage. Other important predictors included upwelling strength during the preconditioning stage, the number of calm periods during the first‐feeding larval stage, and age‐1 hake predation on age‐0 pelagic juveniles. These findings suggest that multiple mechanisms affect Pacific hake survival across different life stages, leading to variability in population‐level recruitment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».